Quản trị dữ liệu y tế và chất lượng dữ liệu

Quản trị dữ liệu y tế là tập hợp các chính sách, vai trò và trách nhiệm giải trình nhằm xác định ai có thể truy cập dữ liệu y tế, với mục đích gì và dưới sự kiểm soát nào; chất lượng dữ liệu là mức độ phù hợp của dữ liệu đó với mục đích sử dụng dự kiến. Cả hai yếu tố này cùng quyết định liệu các phân tích được xây dựng trên dữ liệu y tế thu thập thường xuyên có đáng tin cậy hay không.

Definition

Quản trị dữ liệu y tế là khuôn khổ về trách nhiệm giải trình, chính sách và kiểm soát đối với việc quản lý và sử dụng dữ liệu y tế, trong khi đánh giá chất lượng dữ liệu là việc đánh giá có hệ thống liệu dữ liệu đó có đủ đầy đủ, chính xác và hợp lý cho một mục đích phân tích cụ thể hay không.

Scope

Chủ đề này bao gồm các cấu trúc quản lý dữ liệu y tế và các khía cạnh cũng như phương pháp được sử dụng để đánh giá chất lượng của chúng, bao gồm tính đầy đủ, tính chính xác và tính hợp lý. Nó đề cập đến lý do tại sao việc sử dụng thứ cấp dữ liệu lâm sàng đòi hỏi quản trị và đánh giá chất lượng rõ ràng. Đây là một tài liệu tham khảo về các phương pháp và nguyên tắc, không phải là lời khuyên pháp lý, quy định hoặc tuân thủ cho bất kỳ khu vực pháp lý nào.

Key concepts

• Quản lý và trách nhiệm giải trình dữ liệu
• Các khía cạnh chất lượng dữ liệu (tính đầy đủ, tính chính xác, tính hợp lý)
• Sự phù hợp cho mục đích sử dụng
• Sử dụng thứ cấp dữ liệu lâm sàng
• Thuật ngữ chất lượng dữ liệu được hài hòa hóa
• Các nguyên tắc FAIR (dễ tìm, dễ truy cập, có thể tương tác, có thể tái sử dụng)
• Nguồn gốc và dòng dõi dữ liệu
• Kiểm soát truy cập và thỏa thuận sử dụng dữ liệu

Mechanisms

Bởi vì dữ liệu lâm sàng và hành chính được thu thập cho mục đích chăm sóc và thanh toán chứ không phải cho nghiên cứu, việc tái sử dụng chúng đòi hỏi cả quản trị và kiểm soát chất lượng. Quản trị phân công quyền quản lý: các vai trò được xác định quyết định quyền truy cập, các mục đích sử dụng được phép và các biện pháp bảo vệ, đồng thời lập thành văn bản các thỏa thuận sử dụng dữ liệu. Đánh giá chất lượng sau đó đánh giá dữ liệu dựa trên các khía cạnh liên quan đến nhiệm vụ. Các đánh giá về chất lượng dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử đã tổ chức chúng thành các khía cạnh định kỳ như tính đầy đủ, tính chính xác, tính nhất quán, tính hợp lý và tính cập nhật, và công việc hài hòa hóa sau đó đã đề xuất một thuật ngữ chung để các tổ chức mô tả chất lượng một cách nhất quán. Các nguyên tắc quản lý như FAIR nhấn mạnh rằng dữ liệu phải dễ tìm, dễ truy cập, có thể tương tác và có thể tái sử dụng, điều này bổ sung cho việc đánh giá chất lượng bằng cách giải quyết cách dữ liệu được tổ chức và chia sẻ.

Clinical relevance

Quản trị và chất lượng quyết định liệu bằng chứng thu được từ dữ liệu thu thập thường xuyên có đáng tin cậy hay không; chất lượng dữ liệu kém có thể làm sai lệch các mô hình dự đoán rủi ro và các thước đo chất lượng ảnh hưởng đến các quyết định chăm sóc, như các đánh giá hệ thống về mô hình dự đoán đã lưu ý. Hiểu các phương pháp này giúp người dùng đánh giá độ tin cậy của các phát hiện dựa trên dữ liệu. Chủ đề này mô tả các nguyên tắc quản lý và đánh giá và không cấu thành hướng dẫn về quy định, quyền riêng tư hoặc tuân thủ.

History

Khi việc sử dụng thứ cấp dữ liệu lâm sàng ngày càng tăng, lĩnh vực này đã nhận ra rằng dữ liệu không được kiểm soát, không được đánh giá có thể gây hiểu lầm. Trong những năm 2010, các đánh giá hệ thống đã phân loại các khía cạnh của chất lượng dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử, các nỗ lực hài hòa hóa đã đề xuất thuật ngữ và khuôn khổ chung để đánh giá sự phù hợp cho mục đích sử dụng, và các nguyên tắc FAIR đã nêu rõ các kỳ vọng quản lý rộng hơn đối với dữ liệu nghiên cứu. Những phát triển này đã thiết lập quản trị và chất lượng như những điều kiện tiên quyết cho các phân tích y tế đáng tin cậy.

Debates

Chất lượng dữ liệu là một thuộc tính nội tại hay tương đối với mục đích sử dụng?

Một mâu thuẫn lặp đi lặp lại là liệu chất lượng dữ liệu có thể được đánh giá một cách tuyệt đối hay chỉ dựa trên một mục đích phân tích cụ thể; quan điểm phổ biến coi chất lượng là sự phù hợp cho mục đích sử dụng, nghĩa là dữ liệu đủ cho một phân tích có thể không đủ cho một phân tích khác, điều này làm phức tạp các tiêu chuẩn chất lượng phổ quát.

Key figures

• Nicole Weiskopf
• Chunhua Weng
• Michael Kahn
• Mark Wilkinson

Seminal works

• weiskopf-weng-2013
• kahn-2016
• wilkinson-2016

Frequently asked questions

Các khía cạnh phổ biến của chất lượng dữ liệu y tế là gì?

Các đánh giá về chất lượng dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử thường mô tả các khía cạnh như tính đầy đủ, tính chính xác, tính nhất quán, tính hợp lý và tính cập nhật. Các khía cạnh liên quan phụ thuộc vào mục đích phân tích dự kiến của dữ liệu.

Quản trị dữ liệu khác với chất lượng dữ liệu như thế nào?

Quản trị là về quyền hạn và trách nhiệm giải trình: ai kiểm soát dữ liệu và cách thức sử dụng dữ liệu được cho phép và bảo vệ. Chất lượng dữ liệu là về sự phù hợp của dữ liệu cho mục đích sử dụng. Quản trị tốt tạo ra các điều kiện để chất lượng có thể được duy trì và đánh giá.